统计分析是科研中的必要环节，统计软件则是进行统计分析的利器。但是，在计算机已逐渐普及的今天，统计软件却仍让人感到几分神秘：除了大型统计软件都还没有中文版这一原因，统计软件在许多小的方面也有自己的特点，往往就是这些小地方就会让许多人深入宝山而空返。今天我们就来谈谈使用统计软件时一个最基本而又非常重要的问题－－数据录入格式。 数据挖掘论坛
简言之，我们平时往往用表格的形式来记录数据，这并无不妥。问题在于当进行统计分析时，如果我们直接将数据按平时记录的格式来进行分析，那就很可能不得其门而入－－因为大多数统计软件对数据格式都有着特定的格式要求，下面我们就举一些常见的情况来解释这一问题。
1. 单组或多组数据 平时我们多记录成" 第1组、第2组、第3组... " 等等，如表一左侧所示。样本含量相等或不等。主要用于成组资料比较的t、F或秩和检验等。这种记录格式姑且称为统计表格格式，在各种统计软件中，该数据通用的分析格式如表一右侧所示，我们把这种格式称为统计分析格式。 数据挖掘论坛
表 一
①统计表格格式 数据挖掘实验室
②统计分析格式 数据挖掘论坛
1 , 0.1
1 , 0.2
1 , 0.3
2 , 0.4
2 , 0.5
3 , 0.6
3 , 0.7
3 , 0.8
3 , 0.9 数据挖掘研究院
看出来区别了吗？统计分析格式中第一列为“分组变量”，指示所在的组号；第二列为原始数据。现在再回到SPSS等统计软件的菜单去，做one-way ANOVA（成组的方差分析）知道怎么选变量了吧！
2. 配伍组数据 平时的记录格式同上面相似。主要用于配伍组资料比较或秩和检验等。见表二：
表 二
①统计表格格式
数据挖掘实验室
②统计分析格式 数据挖掘交友
1 , 1 , 0.1
1 , 2 , 0.2
2 , 1 , 0.3
2 , 2 , 0.4
3 , 1 , 0.5
3 , 2 , 0.6
数据挖掘工具
统计分析格式中第一列为“第一分组变量”，指示所在的组号；第二列为“第二分组变量”，指示在该组的序号，第三列为原始数据； 数据挖掘工具
3. 单组成对数据 变量名分别为：X、Y，要求样本含量相等。主要用于配对计量资料比较的t、秩和检验；直线回归与相关；曲线拟合等，格式见表三。 数据挖掘实验室
表三
①统计表格格式 数据挖掘工具
②统计分析格式
数据挖掘交友
0.1 , 0.4
0.2 , 0.5
0.3 , 0.6 数据挖掘研究院
两种格式没有区别，但请注意，如果配对资料转用方差分析来处理，则相应的也要变换格式。 数据挖掘实验室
4. 多组成对数据 主要用于协方差分析，格式见表四。
数据挖掘论坛
表 四
①统计表格格式
数据挖掘交友
②统计分析格式 数据挖掘交友
1 , 0.1 , 0.3
1 , 0.2 , 0.4
2 , 0.5 , 0.8
2 , 0.6 , 0.9
2 , 0.7 , 1.0 数据挖掘研究院
在统计分析格式中，第一列为对子组号，第二列与第三列分别为该组的对子X、Y
